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        用AI改進蛋白質(zhì)組學(xué)研究
        
			
        
				2019-05-30 11:21:15
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        利用人工智能，慕尼黑工業(yè)大學(xué)的研究人員成功地對來自任何生物體的蛋白質(zhì)進行了質(zhì)量分析，比以前更快，更準(zhǔn)確。這種新方法將在蛋白質(zhì)組學(xué)領(lǐng)域引起相當(dāng)大的變化，因為它可以應(yīng)用于基礎(chǔ)研究和臨床研究。這項研究發(fā)表在本周的“自然方法”雜志上。
        

        用AI改進蛋白質(zhì)組學(xué)研究
        

        生物體的基因組包含數(shù)千種蛋白質(zhì)的藍圖，這些蛋白質(zhì)幾乎控制著生命的所有功能。有缺陷的蛋白質(zhì)會導(dǎo)致嚴(yán)重的疾病，如癌癥，糖尿病或癡呆癥。因此，蛋白質(zhì)是藥物的重要靶標(biāo)。
        

        目前，科學(xué)家們使用質(zhì)譜法來確定生物系統(tǒng)中蛋白質(zhì)的類型和數(shù)量。但是，目前的數(shù)據(jù)分析方法繼續(xù)產(chǎn)生許多錯誤。該團隊現(xiàn)已成功地使用蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠更快地識別蛋白質(zhì)并且?guī)缀鯖]有錯誤。
        

        質(zhì)譜儀不直接測量蛋白質(zhì)。他們分析了由氨基酸序列組成的較小部分，最多包含30個構(gòu)建模塊。將這些鏈的測量光譜與數(shù)據(jù)庫進行比較，以將它們分配給特定蛋白質(zhì)。但是，評估軟件只能使用光譜包含的部分信息。因此，某些蛋白質(zhì)未被識別或被錯誤識別。然而，研究人員開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠使用光譜的所有信息進行識別過程。
        

        “我們錯過了更少的蛋白質(zhì)，減少了100倍的錯誤，”共同作者BernhardKüster說。
        

        在1億個質(zhì)譜的幫助下，該算法經(jīng)過了如此廣泛的訓(xùn)練，可以用于所有常見的質(zhì)譜儀，無需任何額外的培訓(xùn)。根據(jù)資深作者Mathias Wilhelm的說法，該軟件“適用于世界上所有生物體，即使它們的蛋白質(zhì)組從未被檢測過。”
        

        除了在臨床中使用它的潛力外，這項新技術(shù)對基礎(chǔ)研究具有很高的前景。“該方法可用于追蹤細胞中新的調(diào)節(jié)機制，”Küster指出。“我們希望在這里獲得相當(dāng)多的知識，從中期和長期來看，這些知識將反映在人類，動物和植物所遭受的疾病的治療中。”
        
			

			
          
        
			
        
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